import pandas as pd
df=pd.read_excel('超市运营数据.xlsx')
##1.
##初始化一个空列表 data。然后遍历 df 中的每一行，
##检查“折扣”列的值。如果折扣为 0，则在 data 列表中添加 1；否则，添加实际的折扣值
data = []
for i in range(df['折扣'].size):
    if df['折扣'][i] == 0:
        data.append(1)
    else:
        data.append(df['折扣'][i])
##计算“总额”，等于“价格”乘以“数量”，再乘以上面创建的折扣数据，结果存储在 DataFrame df 的“总额”列中。
df['总额'] = df['价格'] * df['数量'] * data
df1=df.groupby('销售经理'),agg({'总额':'sum'})
df1['排名'] = df.rank(method='first',ascending=False)
df1.sort_values(by='排名', ascending=False,inplace=True)
print('按客户类型和销售经理的总额降序排名: \n',df1)
df1=pd.DataFrame([], columns=['客户类型'])
df1['排名']=df.rank(method='first',ascending=False)
df1=df.sort_values(by='排名')
print(df)

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel('超市运营数据.xlsx')
df = pd.DataFrame([],columns=['客户类型总数'])
df['最大值排名'] = df['客户类型总数'].rank(method='max')
df['最小值排名'] = df['客户类型总数'].rank(method='average')
df['最小值排名'] = df['客户类型总数'].rank(method='average')
print(df)

df4

df5 =df[['发货天数','价格','数量和折扣']]
print('计划发货天数、价格、数量和折扣之间的相关系数: \n', df5.corr())